Kursinnhold
Lineær Regresjon med Python
Lineær Regresjon med Python
Lineær Regresjon med N Variabler
N-funksjons lineær regresjonslikning
Som vi har sett, er det like enkelt å legge til en ny funksjon i lineær regresjonsmodellen som å legge den til sammen med den nye parameteren i modellens ligning. Vi kan legge til langt mer enn to parametere på denne måten.
Anta at n er et heltall større enn to.
Normal likning
Det eneste problemet er visualiseringen. Hvis vi har to parametere, må vi lage et 3D-plott. Men hvis vi har mer enn to parametere, vil plottet være mer enn tredimensjonalt. Men vi lever i en tredimensjonal verden og kan ikke forestille oss høyere-dimensjonale plot. Det er imidlertid ikke nødvendig å visualisere resultatet. Vi trenger bare å finne parameterne for at modellen skal fungere. Heldigvis er det relativt enkelt å finne dem. Den gode gamle normale likningen vil hjelpe oss:
X̃-matrise
Legg merke til at det kun er X̃-matrisen som har endret seg. Du kan tenke på kolonnene i denne matrisen som hver ansvarlig for sin β-parameter. Følgende video forklarer hva jeg mener.
Den første kolonnen med 1-tall er nødvendig for å finne β₀-parameteren.
Takk for tilbakemeldingene dine!
